Outlier Robust Unit Root Tests in Nonlinear Dynamic Models

doi:10.1515/jtse-2025-0001

2026-01-01

PRE

Rickard Sandberg *

DOI：10.1515/jtse-2025-0001

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

本研究基于M估计量开发了一类非线性动态模型中的单位根检验。这些检验通过非线性项的任意阶泰勒级数近似推导得出，使其可被视为包含单位根回归量的Ramsey RESET检验的M估计量扩展。所提出的理论具有普遍性，涵盖了M估计量在线性AR(1)模型中的单位根检验以及LS估计量在线性与非线性模型中的单位根检验的现有框架。通过蒙特卡洛模拟检验了该检验的有限样本性质。在包含创新（加性）异常值的单位根原假设下，结果显示检验可能轻微（严重）低估（高估）显著性水平。为部分解决这些问题，针对创新异常值情况提出了检验的bootstrap版本。就检验功效而言，在包含创新异常值的非线性时间序列模型中，基于M估计量的检验优于基于LS估计量的检验。通过八大主要汇率序列的实例展示了这些基于M估计量的单位根检验的实际应用。基于ESTAR非线性项的异常值稳健检验在除两个序列外均支持购买力平价假说。

Keyword:

nonlinear dynamic models

outliers

STAR

M-estimator

unit root

bootstrap